运用matlab编制的Topsis评价程序。

为了提高用户满意度,需要在大量具有相同或相似功能的资源服务中筛选出满足用户需求的最优资源服务,从而实现资源服务的增值。
以三角模糊数表达用户对资源服务非功能QoS评价为基础,在考虑用户的感知和交易经验的同时,综合考虑了资源服务非功能QoS评价合成中的各种因素如时间、用户信誉度、评价一致性等的影响,结合模糊fuzzy理论以及逼近理想解排序,进而提出了基于fuzzyTOPSIS的资源服务优化选择算法。
实验结果表明,该算法具有较高的准确度,并可在一定程度上抵制恶意评价对资源服务质量评价的影响。

关于2018年美国大学生数学建模C题国际一等奖获奖论文，包括神经网络算法、回归方程、Topsis等算法数学模型的应用。

基于信息熵和TOPSIS法的目标威胁评估及排序

matlab罕用代码大全，帮手你科研，论文实证阐发，数模竞赛第44章条理阐发法第45章灰色联系瓜葛度第46章熵权法第47章主成份阐发第48章主成份回归第49章偏最小二乘第50章垂垂回归阐发第51章模拟退火第52章RBF,GRNN,PNN-神经收集第53章相助神经收集与SOM神经收集第54章蚁群算法tsp求解第55章灰色料想GM1-1第56章模糊综合评估第57章交织验证神经收集第58章多项式拟合plotfit第59章非线性拟合lsqcurefit第60章kmeans聚类第61章FCM聚类第62章arima功夫序列第63章topsis第1章BP神经收集的数据分类——语音特色信号分类第2章BP神经收集的非线性体系建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经收集——非线性函数拟合第4章神经收集遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器方案——公司财政预警建模第6章PID神经元收集解耦抑制算法——多变量体系抑制第7章RBF收集的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN收集的料想----基于狭义回归神经收集的货运量料想第9章离散Hopfield神经收集的遥想影像——数字识别第10章离散Hopfield神经收集的分类——高校科研才气评估第11章络续Hopfield神经收集的优化——遨游商下场优化盘算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类料想——意大利葡萄酒品种识别第15章SVM的参数优化——若何更好的提升分类器的成果第16章基于SVM的回归料想阐发——上证指数收盘指数料想.第17章基于SVM的信息粒化时序回归料想——上证指数收盘指数变更趋向以及变更空间料想第18章基于SVM的图像联系-真玄色图像联系第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate货物箱及GUI版本介绍与使用第21章自结构相助收集在方式分类中的使用—患者癌症发病料想第22章SOM神经收集的数据分类--柴油机缺陷诊断第23章Elman神经收集的数据料想----电力负荷料想模子钻研第24章概率神经收集的分类料想--基于PNN的变压器缺陷诊断第25章基于MIV的神经收集变量遴选----基于BP神经收集的变量遴选第26章LVQ神经收集的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经收集的料想——人脸朝向识别第28章遴选树分类器的使用钻研——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类下场中的使用钻研——比力试验第30章基于随机森林脑子的组合分类器方案——乳腺癌诊断第31章脑子进化算法优化BP神经收集——非线性函数拟合第32章小波神经收集的功夫序列料想——短时交通流量料想第33章模糊神经收集的料想算法——嘉陵江水质评估第34章狭义神经收集的聚类算法——收集入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化盘算——建模自变量降维第37章基于灰色神经收集的料想算法钻研——定单需要料想第38章基于Kohonen收集的聚类算法——收集入侵聚类第39章神经收集GUI的实现——基于GUI的神经收集拟合、方式识别、聚类第40章动态神经收集功夫序列料想钻研——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经收集的实现——神经收集的本能化建模与仿真第42章并背运算与神经收集——基于CPU/GPU的并行神经收集运算第43章神经收集高效编程本领——基于MATLABR2012b新版本特色的谈判

此教程用约莫，欺人太甚的语言教学了topsis模糊综合评估模子，是初学者的一个好遴选

多属性决策TOPSIS方法matlab程序，可以直接加载到matlab后调用，A为评价矩阵，w为权重，输入后运转就可以得到方案排序

用于数据处理与建树数学模型，TOPSIS方法的详细步骤及举例，

用于数据处理与建树数学模型，TOPSIS方法的详细步骤及举例，

，利用TOPSIS法计算网络训练理想输出样本值。
首先建立起包括3个投入和4个产出的企业技术创新测度评价目标体系，然后根据综合评价要求和网络训练学习的可行性、有效性，设计出3．1O．1拓扑结构的BP神经网络模型，其中，网络输入为3个技术创新投入测度，网络输出为1个技术创新测度评价值，而用于神经网络训练学习的理想输出是根据4个技术创新产出测度，运用TOPSIS法计算得出的综合评价值。
实证部分，以9家上市企业近四年技术创新投入产出目标值样本为例，运用本文所提出的方法，借助MATLAB神经网络工具箱，通过大量的学习样本的测试和训练，使模型的误差值达到预定的范围内，从而建立起可用于企业技术创新测度综合评价的神经网络模型。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。